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機械学習とニューラルネットワークとは？2024年ノーベル物理学賞を受賞した研究もご紹介！
今回のテーマは「機械学習とニューラルネットワーク」でございます。
2024年のノーベル賞受賞者2名は、Pythonと関わりの深い機械学習とニューラルネットワークの研究者です。
AIや機械学習という言葉が主流になりつつある今、改めて機械学習についてご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください！
【2024年ノーベル物理学賞に関するクイズ】
回答は記事の最後に記載しています。 ①2024年ノーベル物理学賞を受賞した研究者は誰でしょう？
A) ピエール・アゴスティーニ、フェレンツ・クラウス、アンヌ・リュイリエ
B) ジョン・ホプフィールド、ジェフリー・ヒントン
C) デビット・ベーカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー
②機械学習の基本的な役割は何でしょうか？
A) 機械が新しい機能を習得すること
B) データに基づいてパターンや傾向を見つけ出すこと
C) 自律的に問題を解決する方法を見つけること
③ニューラルネットワークは何を模倣しているでしょうか？
A) 人間の脳
B) 電子回路
C) 動物の筋肉
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
1. 2024年ノーベル物理学賞：機械学習の基盤を築いた2人の研究者が受賞
2. 機械学習とニューラルネットワークとは
3. ノーベル物理学賞を受賞した2人の研究内容
4. ニューラルネットワークを応用した事例
5. なぜ機械学習が物理学賞を受賞したのか
6. 最後に
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
受賞したのはアメリカ・プリンストン大学のジョン・ホプフィールド名誉教授とカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授で、「ニューラルネットワーク」という機械学習（AI）技術の基礎を築いた功績が評価されました。
この技術は現在、医療や自動運転、製造業など幅広い分野で利用され、私たちの生活に大きな影響を与えています。
2. 機械学習とニューラルネットワークとは
機械学習(Machine Learning)とは、機械に大量のデータを学習させ、そのデータにある傾向や特徴を見つけ出す手法です。
大量のデータの中からパターンを見つけ出し、そのパターンを基に予測や分類を行うことができます。
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・AI（人工知能）について理解したい場合はコチラ
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ニューラルネットワークとはこの機械学習の１つの手法です。
人間の脳を模倣した、ニューロンに相当するパーセプトロンの集合体であるニューラルネットと呼ばれる構造を持ちます。
それぞれのパーセプトロンは複数の入力を持ち、その中でシンプルな演算をした上で、一つの計算結果を出力します。
データがネットワーク内を伝わることで、特徴を抽出して学習を進めます。
例えば動物の画像を認識する場合、形や大きさなどの特徴を抜き出し、その特徴の情報をパーセプトロンに与えるニューラルネットワークを作り、それぞれの特徴の重要度(重み)を学習することで、「これは猫」「これはライオン」などと判別できるようになります。
ジェフリー・ヒントン教授は、データ内の特徴を自動的に抽出し、それをもとに情報を識別できる方法を作りました。
例えば、画像の中で「顔」や「特定の形」を自ら認識するようにする仕組みで、この技術により、画像認識など複雑なデータの中から特定の情報を取り出す精度が向上しました。
4. ニューラルネットワークを応用した事例
ニューラルネットワークの研究は、現代のAI技術の基盤となり、様々な分野で応用されています。
自然言語処理：機械翻訳、文章生成、感情分析など
コンピュータビジョン：画像認識、物体検出、顔認識など
音声処理：音声認識、音声合成、楽曲生成など
医療診断：MRI画像の解析、疾病予測など
自動運転：環境認識、経路計画など
また、ノーベル化学賞ではタンパク質の設計とタンパク質の機械学習を用いた構造予測で、ワシントン大学のデビット・ベーカー教授、Google DeepMindのデミス・ハサビス氏、ジョン・ジャンパー氏の3名が受賞しました。
5. なぜ機械学習が物理学賞を受賞したのか
ジョン・ホップフィールド教授のネットワークモデルはスピン系物理のエネルギー最小化、ジェフリー・ヒントン教授のボルツマンマシンは統計物理学の確率的推論を活用しており、それぞれ物理学の知見がニューラルネットワークの設計や学習に不可欠な役割を果たしています。
このような背景から、機械学習におけるニューラルネットワークは物理学賞を受賞しました。
出所：The Nobel Prize organisation「THE NOBEL PRIZE」
https://www.nobelprize.org/
（最終アクセス：2024/10/15）
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsprize2024.pdf
https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
6. 最後に
今回は、2024年ノーベル物理学賞を受賞した研究テーマである「機械学習とニューラルネットワーク」をご紹介しました。
2024年のノーベル物理学賞を通じてAI・機械学習に興味を持っていただけますと幸いです。
また興味がございましたら、ぜひ以下よりAI・機械学習の研修もご覧ください。
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【2024年ノーベル物理学賞に関するクイズ】の回答
① B ② B ③ A
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2024年のノーベル賞受賞者2名は、Pythonと関わりの深い機械学習とニューラルネットワークの研究者です。
AIや機械学習という言葉が主流になりつつある今、改めて機械学習についてご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください！
【2024年ノーベル物理学賞に関するクイズ】
回答は記事の最後に記載しています。 ①2024年ノーベル物理学賞を受賞した研究者は誰でしょう？
A) ピエール・アゴスティーニ、フェレンツ・クラウス、アンヌ・リュイリエ
B) ジョン・ホプフィールド、ジェフリー・ヒントン
C) デビット・ベーカー、デミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー
②機械学習の基本的な役割は何でしょうか？
A) 機械が新しい機能を習得すること
B) データに基づいてパターンや傾向を見つけ出すこと
C) 自律的に問題を解決する方法を見つけること
③ニューラルネットワークは何を模倣しているでしょうか？
A) 人間の脳
B) 電子回路
C) 動物の筋肉
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
1. 2024年ノーベル物理学賞：機械学習の基盤を築いた2人の研究者が受賞
2. 機械学習とニューラルネットワークとは
3. ノーベル物理学賞を受賞した2人の研究内容
4. ニューラルネットワークを応用した事例
5. なぜ機械学習が物理学賞を受賞したのか
6. 最後に
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
1. 2024年ノーベル物理学賞：機械学習の基盤を築いた二人の研究者が受賞
2024年10月8日、ノーベル物理学賞の発表が行われ、今年はAI研究の発展に貢献した二人の研究者が受賞しました。受賞したのはアメリカ・プリンストン大学のジョン・ホプフィールド名誉教授とカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授で、「ニューラルネットワーク」という機械学習（AI）技術の基礎を築いた功績が評価されました。
この技術は現在、医療や自動運転、製造業など幅広い分野で利用され、私たちの生活に大きな影響を与えています。
2. 機械学習とニューラルネットワークとは
機械学習(Machine Learning)とは、機械に大量のデータを学習させ、そのデータにある傾向や特徴を見つけ出す手法です。大量のデータの中からパターンを見つけ出し、そのパターンを基に予測や分類を行うことができます。
【機械学習・ニューラルネットワークに関する研修PR】
・AI（人工知能）について理解したい場合はコチラ
・機械学習を体験したい場合はコチラ（Pythonというプログラミング言語を使います）
ニューラルネットワークとはこの機械学習の１つの手法です。
人間の脳を模倣した、ニューロンに相当するパーセプトロンの集合体であるニューラルネットと呼ばれる構造を持ちます。
それぞれのパーセプトロンは複数の入力を持ち、その中でシンプルな演算をした上で、一つの計算結果を出力します。
データがネットワーク内を伝わることで、特徴を抽出して学習を進めます。
例えば動物の画像を認識する場合、形や大きさなどの特徴を抜き出し、その特徴の情報をパーセプトロンに与えるニューラルネットワークを作り、それぞれの特徴の重要度(重み)を学習することで、「これは猫」「これはライオン」などと判別できるようになります。
3. ノーベル物理学賞を受賞した2人の研究内容
ジョン・ホップフィールド教授は、脳のように過去の経験を保存し、記憶したパターンを取り出せるようにする「連想記憶」を持つ仕組み（ネットワーク）を作りました。ジェフリー・ヒントン教授は、データ内の特徴を自動的に抽出し、それをもとに情報を識別できる方法を作りました。
例えば、画像の中で「顔」や「特定の形」を自ら認識するようにする仕組みで、この技術により、画像認識など複雑なデータの中から特定の情報を取り出す精度が向上しました。
4. ニューラルネットワークを応用した事例
ニューラルネットワークの研究は、現代のAI技術の基盤となり、様々な分野で応用されています。自然言語処理：機械翻訳、文章生成、感情分析など
コンピュータビジョン：画像認識、物体検出、顔認識など
音声処理：音声認識、音声合成、楽曲生成など
医療診断：MRI画像の解析、疾病予測など
自動運転：環境認識、経路計画など
また、ノーベル化学賞ではタンパク質の設計とタンパク質の機械学習を用いた構造予測で、ワシントン大学のデビット・ベーカー教授、Google DeepMindのデミス・ハサビス氏、ジョン・ジャンパー氏の3名が受賞しました。
5. なぜ機械学習が物理学賞を受賞したのか
ジョン・ホップフィールド教授のネットワークモデルはスピン系物理のエネルギー最小化、ジェフリー・ヒントン教授のボルツマンマシンは統計物理学の確率的推論を活用しており、それぞれ物理学の知見がニューラルネットワークの設計や学習に不可欠な役割を果たしています。このような背景から、機械学習におけるニューラルネットワークは物理学賞を受賞しました。
出所：The Nobel Prize organisation「THE NOBEL PRIZE」
https://www.nobelprize.org/
（最終アクセス：2024/10/15）
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsprize2024.pdf
https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
6. 最後に
今回は、2024年ノーベル物理学賞を受賞した研究テーマである「機械学習とニューラルネットワーク」をご紹介しました。2024年のノーベル物理学賞を通じてAI・機械学習に興味を持っていただけますと幸いです。
また興味がございましたら、ぜひ以下よりAI・機械学習の研修もご覧ください。
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【2024年ノーベル物理学賞に関するクイズ】の回答
① B ② B ③ A
